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基于多阶段特征提取的鱼类识别研究
被引量：
2
1
作者
吕俊霖
陈作志
+2 位作者
李碧龙
蔡润基
高月芳
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期99-109,共11页
鱼类自动识别在海洋生态学、水产养殖等领域应用广泛。受光照变化、目标相似、遮挡及类别分布不均衡等因素影响,鱼类精准自动识别极具挑战性。提出了一种基于多阶段特征提取网络(Multi-stage Feature Extraction Network,MF-Net)模型进...
鱼类自动识别在海洋生态学、水产养殖等领域应用广泛。受光照变化、目标相似、遮挡及类别分布不均衡等因素影响,鱼类精准自动识别极具挑战性。提出了一种基于多阶段特征提取网络(Multi-stage Feature Extraction Network,MF-Net)模型进行鱼类识别。该模型首先对图片作弱增强预处理,以提高模型的计算效率;然后采用多阶段卷积特征提取策略,提升模型对鱼类细粒度特征的提取能力;最后通过标签平滑损失计算以缓解数据的不平衡性。为验证模型的性能,构建了一个500类、含32768张图片的鱼类数据集,所建模型在该数据集上的准确率达到86.8%,优于现有的主流目标识别方法。利用公开的蝴蝶数据集对该模型进行泛化性能验证,多组消融实验进一步验证了所提算法的有效性。
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关键词
鱼类识别
特征提取网络模型
标签平滑
长尾识别
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职称材料
题名
基于多阶段特征提取的鱼类识别研究
被引量：
2
1
作者
吕俊霖
陈作志
李碧龙
蔡润基
高月芳
机构
中国水产科学研究院南海水产研究所
华南农业大学
出处
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期99-109,共11页
基金
农业农村部财政专项(NFZX2023)
广东省重点领域研发计划项目(2020B1111030002)。
文摘
鱼类自动识别在海洋生态学、水产养殖等领域应用广泛。受光照变化、目标相似、遮挡及类别分布不均衡等因素影响,鱼类精准自动识别极具挑战性。提出了一种基于多阶段特征提取网络(Multi-stage Feature Extraction Network,MF-Net)模型进行鱼类识别。该模型首先对图片作弱增强预处理,以提高模型的计算效率;然后采用多阶段卷积特征提取策略,提升模型对鱼类细粒度特征的提取能力;最后通过标签平滑损失计算以缓解数据的不平衡性。为验证模型的性能,构建了一个500类、含32768张图片的鱼类数据集,所建模型在该数据集上的准确率达到86.8%,优于现有的主流目标识别方法。利用公开的蝴蝶数据集对该模型进行泛化性能验证,多组消融实验进一步验证了所提算法的有效性。
关键词
鱼类识别
特征提取网络模型
标签平滑
长尾识别
Keywords
Fish recognition
Feature extraction Network model
Label smoothing
Long-tailed recognition
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S951.2 [农业科学—水产养殖]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多阶段特征提取的鱼类识别研究
吕俊霖
陈作志
李碧龙
蔡润基
高月芳
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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